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Bengio等人提出新型循环架构,大幅提升模型泛化性能

机器学习研究组订阅  · 公众号  · AI  · 2019-10-08 19:49
近日,来自 Mila、哈佛大学等机构的研究者提出一种新型循环架构——循环独立机。它具备专门化特性,可以大幅提升模型在大量不同任务上的泛化性能。模块化结构可以反映环境动态,学习这类结构可实现更好的泛化效果和对微小变化的稳健性。最近,来自 Mila、哈佛大学等机构的研究者提出循环独立机(Recurrent Independent Mechanism,RIM),这一新型循环架构包含多组循环单元,它们可以处理几乎独立的转换动态(transition dynamics),仅通过注意力瓶颈进行稀疏通信。此外,这些循环单元仅在最具相关性的时间步处进行更新。该研究证明,RIM 具备专门化(specialization)特性,并反过来大幅提升了模型在大量不同任务上的泛化性能。模块化结构世界的物理进程通常具备模块 ………………………………

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